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[期刊] 统计与决策
[作者]
易锐
传统BP分析方法受制于其自身存在的不足,导致其适用性不够广泛。针对这一问题,文章采用统计分析及泛函分析等理论与方法相结合的方式,自主构建了拓展的BP神经网络分析方法。通过对该拓展模型的分析与论证,解决了传统BP分析方法存在的部分不足。在此基础上,选定传统的BP分析方法无法解决的知识传播问题作为宏观研究对象,以浙江地区的小微型企业中的知识传播问题作为具体研究对象。通过对该问题的成功解决,再次验证了自主拓展的BP分析方法的正确性。
关键词：
回溯处理 神经网络 拓展性 论证与应用
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪灵枝 黄敢基 申锦标
文章利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
孙红霞 仪垂杰 郭健翔 周扬民
为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68亿kwh,节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。
关键词：
神经网络 能耗 预测 石油生产 系统效率
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺昌政 俞海
本文提出了用主成分分析方法进行输入变量预处理的办法,以解决BP人工神经网络模拟预测复杂经济系统时输入变量过多导致效率下降的问题。实例证明,BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。
关键词：
主成分分析 BP神经网络 模拟预测
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡时连
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
关键词：
图书采购 平均复本量 神经网络
[期刊] 物流技术
[作者]
严其飞 李俊山 张仲敏 周伟
针对备件需求影响因素众多且不同备件的影响因素不尽相同的情况,提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络需求预测模型。首先使用灰色关联度筛选出影响备件需求的主要因素;然后以主要因素的数据作为神经网络的输入对神经网络进行训练,使用训练好的神经网络对备件需求进行预测;最后通过实例验证了基于灰色关联度BP神经网络的预测模型相对于传统BP神经网络预测模型能够较大地提高预测的精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
余妹兰 匡芳君
为了研究BP神经网络改进学习算法的适用情况,通过对实际的4个应用运用BP神经网络的多种改进的学习算法进行训练,比较得到各学习算法的适用范围,并能根据所研究问题类型、网络大小和要求精度等来选择合适的学习算法。结果表明:LM算法逼近效果好,但不适合大规模网络,RPROP算法应用于模式识别收敛速度最快,但不太适合函数逼近,SCG算法对较大网络规模的性能很好,且逼近效果好。
关键词：
BP神经网络 学习算法 改进算法 应用
[期刊] 财会月刊
[作者]
聂丽洁 张毅 樊丹丹
本文结合中国制造业上市公司的实证数据,通过三种统计处理方法对财务指标进行处理,再将各自的处理结果作为输入层变量输入神经网络,以此考察财务危机预警模型效果。
关键词：
财务危机预警 BP神经网络 解释变量
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
赵健
对金融衍生品的定价一直都是理论界和实务界所关注的热点问题之一。传统的参数模型定价方法,容易产生系统性偏差,而神经网络方法在解决这一问题时具有明显的优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型(GABP),利用我国8只权证的1050天数据、标的股票1900天的数据和其他所需数据作为训练数据训练网络。研究结果表明,神经网络在权证的定价中效果要优于B-S模型;而RBF模型精度大于BP模型的预测,GABP模型的精度大于RBF模型的预测。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杜娟 李海滨
当结构中含有相关性变量时，结构可靠度的求解问题就会变得十分复杂。针对在Rosenblatt变换过程中变量的联合概率密度函数或条件累积分布函数难以求解的问题，提出一种基于Copula函数和对偶神经网络的Rosenblatt变换方法。通过引入Copula函数构造相关性变量的联合概率密度函数。另外，构建对偶神经网络模型，其中一个神经网络学习积分算式中的被积函数部分，另一个神经网络通过与被积函数网络在权值和激活函数上的特定联系，用于构建积分算式中被积函数的原函数，进而实现条件累积分布函数的求解。其中，为提高对偶神经网络的计算效率，分别采用dsigmoid和sigmoid作为被积函数网络和原函数网络的激活函数。该方法打破了Rosenblatt变换在求解结构可靠度时的局限性，拓宽了Rosenblatt变换方法的使用范围。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王忠福 张大澎 张安年
提出了一种基于神经网络的消费函数预测模型。与传统预测方法对比计算后发现 ,该模型在精度方面优于传统的消费函数预测模型 ,且具有随着样本点的增加进一步优化模型参数的功能 ,为经济系统建模和预测提供了新的思路。
关键词：
消费函数 神经网络 BP网络 预测
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
吴晓群 温雅丽
一种基于模糊神经网络的信息融合方法 ,在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中 ,采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值 ,提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构 ,该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类。实验表明 ,此融合方法是切实可行的。
关键词：
神经网络技术 信息融合
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈义安
[期刊] 浙江金融
[作者]
许兴军 颜钢锋
对BP神经网络的算法和结构进行了介绍,并基于MATLAB的BP网络的工具箱,对浦发银行近一年交易日的数据进行了训练和测试,获得了一定的预测精度。最后还对波动期股价预测的难易,股价涨幅预测的难度以及输入变量对BP网络预测股价能力的影响等进行了讨论。基于实验结果,得出了基于BP神经网络的数学模型能一定程度上实现对股价趋势判断的结论。
关键词：
BP神经网络 股价预测 MATLAB
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